Designing and simulating neural networks for maximum power point tracking and active/reactive power control in grid-connected PV systems
Şebeke bağlı PV sistemlerde maksimum güç noktası takibi ve aktif/reaktif güç kontrolü için sinir ağlarının tasarlanması ve simülasyonu
- Tez No: 878576
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAİD HAMODAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Bu tez, şebekeye bağlı Foto Voltaik (PV) sistemin yönetiminde Sinir Ağının (NN) uygulanmasını araştırmaktadır. Bu çalışma, YSA yeteneklerini kullanarak PV sistemlerinin performansını ve güvenilirliğini artırmayı amaçlamaktadır. Tezin ilk bölümü olan MATLAB/Simulink kullanılarak kontrolör modellemesi, hava koşullarına bağlı olarak değişen güneş ışınımı yoğunluğuna dinamik olarak uyum sağlamak üzere tasarlanmış, NN tabanlı bir Maksimum Güç Noktası Takipçisi (MPPT) kontrol sistemi tasarlar ve uygular. aynı zamanda radyasyon yoğunluğundaki dalgalanmalara rağmen voltajı 260 V'tan 350 V'a yükseltir. Elde edilen sonuç, yükseltici dönüştürücünün NN'nin rehberliğinde çalışırken PV voltajını etkili bir şekilde yükselttiğini ve belli bir seviyede tuttuğunu göstermektedir. Son bölümde aktif ve reaktif güç kontrolü tartışılmaktadır. Algoritma yerel reaktif güç kompanzasyonu sağlayarak ekonomik açıdan uygun hale getirir. Önerilen kontrol yönteminin beş farklı performans senaryosu denenmiş olup, NN kontrolörü dikkate değer bir esneklik göstermekte ve yük ve radyasyondaki dalgalanmalara hızlı bir şekilde uyum sağlamaktadır. Paralel bağlanmaları nedeniyle 230V evirici voltajı şebeke voltajına eşdeğerdi. Tüm çalışma koşulları altında şebeke akımının Toplam Harmonik Bozulması (THD) %1,86'nın altında ölçülmüştür. Ayrıca NN'nin başarı oranının %99'un üzerinde olduğu gözlemlenmiştir. Bu tez, NN kullanarak yenilenebilir enerji uygulamalarındaki NN'nin potansiyeli hakkında fikir vermekte, daha sürdürülebilir ve istikrarlı bir enerji şebekesinin geliştirilmesine katkıda bulunmakta ve şebeke ile entegre olabilecek entegre bir sistem elde edilmesine katkıda bulunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis explores the application of Neural Network (NN) in the management of gridconnected Photo Voltaic (PV) system. This study aims to improve the performance and reliability of PV systems using NN capabilities. The controller modelling using MATLAB/Simulink, the first section of the thesis designs and implements a Maximum Power Point Tracker (MPPT) control system based on NN, designed to dynamically adapt to variable solar radiation intensity due to weather conditions. it also raises the voltage from 260 V to 350 V despite fluctuations in radiation intensity. The result obtained indicates that the boost converter effectively raised the PV voltage and maintain it at a certain level while working under the guidance of the NN. The final section discusses active and reactive power control. The algorithm provides local reactive power compensation making it economically viable. We use five different performance scenarios of the proposed control method are tried, and the NN controller shows remarkable flexibility and quickly adapting to fluctuations in load and radiation. The inverter voltage of 230V was equivalent to the mains voltage due to their parallel connection. The Total Harmonic Distortion (THD) of the grid current under all operating conditions was measured at less than 1.86%. In addition, it has been observed that the success rate of NN is more than 99%. This thesis provides insight into the potential of NN in renewable energy applications by using NN, contributing to the development of a more sustainable and stable energy grid, and obtaining an integrated system that can be integrated with the grid.
Benzer Tezler
- Akım sürek eğrilerinin yağış ve havza parametreleri kullanılarak elde edilmesi
Obtaining of flow duration curves by using of precipitation and basin characteristics
MUTLU YAŞAR
Doktora
Türkçe
2009
İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞET ORHAN BAYKAN
- Parça yerleştirme algoritmalarının postal oluşturma problemine uygulanması
Başlık çevirisi yok
FİLİZ BUNYAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. FÜSUN TUNALI (SEÇUK)
- F-16 hava aracının doğrusal olmayan dinamik tersleme tabanlı dayanıklı kontrol yöntemleri ile kontrolü
Control of F-16 aircraft with nonlinear dynamic inversion based robust control methods
BUSE EMİNE DURMAZ ÇALICIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Derin öğrenme yöntemlerinin çöz ve aktar tabanlı işbirlikli haberleşme sistemlerindeki performansının incelenmesi
Performance analysis of deep learning methods in decode and forward based cooperative communication systems
BİLGEHAN AKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACI İLHAN
- Analysis and synthesis of reflectarray antenna
Yansıtıcı dizi anten analiz ve sentezi
SELAHATTİN NESİL
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
PROF. DR. BAHATTİN TÜRETKEN